<!DOCTYPE html>



  


<html class="theme-next gemini use-motion" lang="zh-Hans">
<head>
  <meta charset="UTF-8"/>
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"/>
<meta name="theme-color" content="#222">









<meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform" />
<meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp" />
















  
  
  <link href="/lib/fancybox/source/jquery.fancybox.css?v=2.1.5" rel="stylesheet" type="text/css" />







<link href="/lib/font-awesome/css/font-awesome.min.css?v=4.6.2" rel="stylesheet" type="text/css" />

<link href="/css/main.css?v=5.1.4" rel="stylesheet" type="text/css" />


  <link rel="apple-touch-icon" sizes="180x180" href="/%E5%8D%9A%E5%AE%A2.png?v=5.1.4">


  <link rel="icon" type="image/png" sizes="32x32" href="/images/%E5%8D%9A%E5%AE%A2.png?v=5.1.4">


  <link rel="icon" type="image/png" sizes="16x16" href="/images/%E5%8D%9A%E5%AE%A2.png?v=5.1.4">


  <link rel="mask-icon" href="/images/logo.svg?v=5.1.4" color="#222">





  <meta name="keywords" content="mysql," />





  <link rel="alternate" href="/atom.xml" title="Createsequence's Blog" type="application/atom+xml" />






<meta name="description" content="此文为极客时间：MySQL实战45讲的 34、35节join相关内容的笔记  一、Join的查询流程 假设我们有表 t1 和表 t2，他们都有字段 a，b，其中 t1 有 100条数据，而 t2 有1000条数据。 我们要执行这么一条sql： 1select * from t1 join t2 on t2.a &#x3D; t1.a 执行流程就是会这样的：  先取出 t1 的一条数据 R">
<meta property="og:type" content="article">
<meta property="og:title" content="《MySQL45讲》读书笔记(十一)：join">
<meta property="og:url" content="http://blog.xiajibagao.top/2020/11/13/mysql/%E3%80%8AMySQL45%E8%AE%B2%E3%80%8B%E8%AF%BB%E4%B9%A6%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%88%E5%8D%81%E4%B8%80%EF%BC%89%EF%BC%9Ajoin/index.html">
<meta property="og:site_name" content="Createsequence&#39;s Blog">
<meta property="og:description" content="此文为极客时间：MySQL实战45讲的 34、35节join相关内容的笔记  一、Join的查询流程 假设我们有表 t1 和表 t2，他们都有字段 a，b，其中 t1 有 100条数据，而 t2 有1000条数据。 我们要执行这么一条sql： 1select * from t1 join t2 on t2.a &#x3D; t1.a 执行流程就是会这样的：  先取出 t1 的一条数据 R">
<meta property="og:locale">
<meta property="article:published_time" content="2020-11-12T16:00:00.000Z">
<meta property="article:modified_time" content="2020-12-24T12:01:41.289Z">
<meta property="article:author" content="Createsequence">
<meta property="article:tag" content="mysql">
<meta name="twitter:card" content="summary">



<script type="text/javascript" id="hexo.configurations">
  var NexT = window.NexT || {};
  var CONFIG = {
    root: '',
    scheme: 'Gemini',
    version: '5.1.4',
    sidebar: {"position":"left","display":"post","offset":12,"b2t":false,"scrollpercent":true,"onmobile":false},
    fancybox: true,
    tabs: true,
    motion: {"enable":true,"async":false,"transition":{"post_block":"fadeIn","post_header":"slideDownIn","post_body":"slideDownIn","coll_header":"slideLeftIn","sidebar":"slideUpIn"}},
    duoshuo: {
      userId: '0',
      author: '博主'
    },
    algolia: {
      applicationID: '',
      apiKey: '',
      indexName: '',
      hits: {"per_page":10},
      labels: {"input_placeholder":"Search for Posts","hits_empty":"We didn't find any results for the search: ${query}","hits_stats":"${hits} results found in ${time} ms"}
    }
  };
</script>



  <link rel="canonical" href="http://blog.xiajibagao.top/2020/11/13/mysql/《MySQL45讲》读书笔记（十一）：join/"/>





  <title>《MySQL45讲》读书笔记(十一)：join | Createsequence's Blog</title>
  








<meta name="generator" content="Hexo 5.2.0"></head>

<body itemscope itemtype="http://schema.org/WebPage" lang="zh-Hans">

  
  
    
  

  <div class="container sidebar-position-left page-post-detail">
    <div class="headband"></div>

    <header id="header" class="header" itemscope itemtype="http://schema.org/WPHeader">
      <div class="header-inner"><div class="site-brand-wrapper">
  <div class="site-meta ">
    

    <div class="custom-logo-site-title">
      <a href="/"  class="brand" rel="start">
        <span class="logo-line-before"><i></i></span>
        <span class="site-title">Createsequence's Blog</span>
        <span class="logo-line-after"><i></i></span>
      </a>
    </div>
      
        <p class="site-subtitle">一个努力前进的程序猿</p>
      
  </div>

  <div class="site-nav-toggle">
    <button>
      <span class="btn-bar"></span>
      <span class="btn-bar"></span>
      <span class="btn-bar"></span>
    </button>
  </div>
</div>

<nav class="site-nav">
  

  
    <ul id="menu" class="menu">
      
        
        <li class="menu-item menu-item-home">
          <a href="/" rel="section">
            
              <i class="menu-item-icon fa fa-fw fa-home"></i> <br />
            
            首页
          </a>
        </li>
      
        
        <li class="menu-item menu-item-tags">
          <a href="/tags/" rel="section">
            
              <i class="menu-item-icon fa fa-fw fa-tags"></i> <br />
            
            标签
          </a>
        </li>
      
        
        <li class="menu-item menu-item-categories">
          <a href="/categories/" rel="section">
            
              <i class="menu-item-icon fa fa-fw fa-th"></i> <br />
            
            分类
          </a>
        </li>
      
        
        <li class="menu-item menu-item-archives">
          <a href="/archives/" rel="section">
            
              <i class="menu-item-icon fa fa-fw fa-archive"></i> <br />
            
            归档
          </a>
        </li>
      

      
        <li class="menu-item menu-item-search">
          
            <a href="javascript:;" class="popup-trigger">
          
            
              <i class="menu-item-icon fa fa-search fa-fw"></i> <br />
            
            搜索
          </a>
        </li>
      
    </ul>
  

  
    <div class="site-search">
      
  <div class="popup search-popup local-search-popup">
  <div class="local-search-header clearfix">
    <span class="search-icon">
      <i class="fa fa-search"></i>
    </span>
    <span class="popup-btn-close">
      <i class="fa fa-times-circle"></i>
    </span>
    <div class="local-search-input-wrapper">
      <input autocomplete="off"
             placeholder="搜索..." spellcheck="false"
             type="text" id="local-search-input">
    </div>
  </div>
  <div id="local-search-result"></div>
</div>



    </div>
  
</nav>



 </div>
    </header>

    <main id="main" class="main">
      <div class="main-inner">
        <div class="content-wrap">
          <div id="content" class="content">
            

  <div id="posts" class="posts-expand">
    

  

  
  
  

  <article class="post post-type-normal" itemscope itemtype="http://schema.org/Article">
  
  
  
  <div class="post-block">
    <link itemprop="mainEntityOfPage" href="http://blog.xiajibagao.top/2020/11/13/mysql/%E3%80%8AMySQL45%E8%AE%B2%E3%80%8B%E8%AF%BB%E4%B9%A6%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%88%E5%8D%81%E4%B8%80%EF%BC%89%EF%BC%9Ajoin/">

    <span hidden itemprop="author" itemscope itemtype="http://schema.org/Person">
      <meta itemprop="name" content="">
      <meta itemprop="description" content="">
      <meta itemprop="image" content="/images/Createsequence.jpg">
    </span>

    <span hidden itemprop="publisher" itemscope itemtype="http://schema.org/Organization">
      <meta itemprop="name" content="Createsequence's Blog">
    </span>

    
      <header class="post-header">

        
        
          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">《MySQL45讲》读书笔记(十一)：join</h1>
        

        <div class="post-meta">
          <span class="post-time">
            
              <span class="post-meta-item-icon">
                <i class="fa fa-calendar-o"></i>
              </span>
              
                <span class="post-meta-item-text">发表于</span>
              
              <time title="创建于" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2020-11-13T00:00:00+08:00">
                2020-11-13
              </time>
            

            

            
          </span>

          
            <span class="post-category" >
            
              <span class="post-meta-divider">|</span>
            
              <span class="post-meta-item-icon">
                <i class="fa fa-folder-o"></i>
              </span>
              
                <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
              
              
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/mysql/" itemprop="url" rel="index">
                    <span itemprop="name">mysql</span>
                  </a>
                </span>

                
                
              
            </span>
          

          
            
          

          
          

          

          
            <div class="post-wordcount">
              
                
                <span class="post-meta-item-icon">
                  <i class="fa fa-file-word-o"></i>
                </span>
                
                  <span class="post-meta-item-text">字数统计&#58;</span>
                
                <span title="字数统计">
                  3.1k
                </span>
              

              

              
            </div>
          

          

        </div>
      </header>
    

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">

      
      

      
        <blockquote>
<p>此文为极客时间：MySQL实战45讲的 34、35节join相关内容的笔记</p>
</blockquote>
<h2 id="一-join的查询流程">一、Join的查询流程</h2>
<p>假设我们有表 t1 和表 t2，他们都有字段 a，b，其中 t1 有 100条数据，而 t2 有1000条数据。</p>
<p>我们要执行这么一条sql：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> t1 <span class="keyword">join</span> t2 <span class="keyword">on</span> t2.a = t1.a</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>执行流程就是会这样的：</p>
<ol type="1">
<li>先取出 t1 的一条数据 R；</li>
<li>然后根据 R 的 a 字段 去 t2 表里找复合条件的数据；</li>
<li>找到以后，就和 R 的数据拼起来作为结果集的一部分；</li>
<li>重复以上步骤，直到遍历完 t1 最后一条数据。</li>
</ol>
<p>其中，被驱动表的关联条件是否有索引对性能有着很大的影响。</p>
<h2 id="二-关联条件有索引">二、关联条件有索引</h2>
<h3 id="1njl算法">1.NJL算法</h3>
<p>还是以上面的 sql 为例：</p>
<ol type="1">
<li>对驱动表 t1 做了全表扫描，这个过程需要扫描 100 行；</li>
<li>而对于每一行 R，根据 a 字段去表 t2 查找，<strong>走的是树搜索过程</strong>。由于我们构造的数据都是一一对应的，因此每次的搜索过程都只扫描一行，也是总共扫描 100 行；</li>
<li>所以，整个执行流程，总扫描行数是 200。</li>
</ol>
<p>这个算法叫做<strong>NJL</strong>（Index Nested-Loop Join），由于从 t1 往 t2 查找的过程中使用了索引，所以关联查询的过程其实是一个查找树的过程：</p>
<blockquote>
<p>假设<strong>被驱动表的行数是 M</strong>。每次在被驱动表查一行数据，要先搜索索引 a，再搜索主键索引。每次搜索一棵树近似复杂度是以 2 为底的 M 的对数，记为 log2M，所以在被驱动表上查一行的时间复杂度是 2*log2M。</p>
<p>假设<strong>驱动表的行数是 N</strong>，执行过程就要扫描驱动表 N 行，然后对于每一行，到被驱动表上匹配一次。</p>
<p><strong>因此整个执行过程，近似复杂度是 <code>N + N * 2 * log2M</code>。</strong></p>
</blockquote>
<p>所以，对于有索引的情况下，<strong>需要让小表做驱动表</strong>。</p>
<h3 id="2mrr优化">2.MRR优化</h3>
<p>对于关联条件上有索引，但是查询条件没有实现索引覆盖的字段，仍然需要在获得了非主键索引后，进行回表获取数据。在这过程，回表需要一行一行的扫描主键索引树。</p>
<p>假设我们执行一条sql：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> t3 <span class="keyword">join</span> t4 <span class="keyword">on</span> t3.a = t4.a <span class="keyword">where</span> t3.a &gt; <span class="number">20</span></span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>由于 a 索引树是按 a 排序的，按照 a 的排序去回表，很可能对应主键索引树上的记录是无序的。比如 a 索引树上按顺序是a=1，a=2，a=3....而对应的主键索引树上，是id=1(a=2)，id=2(a=8)，id=3(a=1)....也就是说，可能会出现随机访问，性能较差。</p>
<p>针对这个问题，使用MRR（Multi-Range Read）这个过程优化为顺序读：</p>
<ol type="1">
<li>先查找 a 索引树，找到相关记录</li>
<li>在一块 read_rnd_buffer 内存中对 a 索引树的记录按 id 自增排序</li>
<li>回表，返回并且拼接复合条件的记录</li>
</ol>
<p>在这里，read_rnd_buffer 的大小是由 read_rnd_buffer_size 参数控制的。如果步骤 1 中，read_rnd_buffer 放满了，就会先执行完步骤 2 和 3，然后清空 read_rnd_buffer。之后继续找索引 a 的下个记录，并继续循环。</p>
<p>MRR 能够提升性能的核心在于，这条<strong>查询语句在索引 a 上做的是一个范围查询</strong>，可以得到足够多的主键 id。这样通过排序以后，再去主键索引查数据，才能体现出“顺序读”的优势。</p>
<h3 id="3bka算法">3.BKA算法</h3>
<p>基于上面 MRR 优化的思想，MySQL 在 5.6 版本后开始引入的 批量索引访问（Batched Key Access）算法，针对关联条件有索引情况下的索引嵌套循环算法 NLJ 进行了优化。由于 NLJ 并没有像无索引条件下的块嵌套循环 BNL 算法那样，使用到 join_buffer，因此刚好将次内存区作为 MRR 优化的 read_rnd_buffer 。</p>
<p>如果要使用 BKA 优化算法的话，你需要在执行 SQL 语句之前，先设置</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">set</span> optimizer_switch=<span class="string">&#x27;mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on&#x27;</span>;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>其中，前两个参数的作用是要启用 MRR。这么做的原因是，BKA 算法的优化要依赖于 MRR。</p>
<h2 id="三-关联条件无索引">三、关联条件无索引</h2>
<h3 id="1bnl算法">1.BNL算法</h3>
<p>在无索引的情况下，如果仍然使用索引循环嵌套的算法，那么每次关联 t2 的时候都需要对 t2 进行一次全表扫描，也就是说，如果执行联查的 sql，就需要查询 t2 100000次。这个算法叫做SNL（Simple Nested-Loop Join）</p>
<p>实际上，SNL 太过笨重了，Mysql 选择的是<strong>BNL</strong>（Block Nested-Loop Join）算法：</p>
<ol type="1">
<li>将 t1 读入线程内存 join buffer 中，<strong>如果放不下就分块进行</strong>；</li>
<li>全表扫描 t2 ，每扫描一行就和 t1的每一行进行比较；</li>
<li>把复合条件的数据返回结果集；</li>
</ol>
<p>这个做法和 SNL 需要扫描的次数一样，但是由于判断在内存进行，所以速度会快很多。</p>
<p>当 join_buffer_size 规定的 join buffer 大小能够装下 t1 时：</p>
<blockquote>
<p>假设小表的行数是 N，大表的行数是 M，那么在这个算法里：</p>
<ol type="1">
<li>两个表都做一次全表扫描，所以总的扫描行数是 M+N；</li>
<li>内存中的判断次数是 M*N。</li>
</ol>
</blockquote>
<p>可以看到，调换这两个算式中的 M 和 N 没差别，因此<strong>这时候选择大表还是小表做驱动表，执行耗时是一样的</strong>。</p>
<p><strong>但是，如果 join buffer 放不下 t1，这个过程就需要分块进行</strong>：</p>
<ol type="1">
<li>假如只放得下88行，那么就先将 t1 的前88行读入内存；</li>
<li>扫描 t2，每一行都比较88次，然后符合条件的放入结果集</li>
<li>清空 join buffer</li>
<li>重复以上步骤，处理完剩下的12行数据</li>
</ol>
<p>这种情况下，驱动表的选择是这么考虑的：</p>
<blockquote>
<p>假设，驱动表的数据行数是 N，需要分 K 段才能完成算法流程，被驱动表的数据行数是 M。</p>
<p>注意，这里的 K 不是常数，N 越大 K 就会越大，因此把 K 表示为λ*N，显然λ的取值范围是 (0,1)。</p>
<p>所以，在这个算法的执行过程中：</p>
<ol type="1">
<li>扫描行数是 <code>N + λ * N * M</code>；</li>
<li>内存判断 N*M 次。</li>
<li>显然，内存判断次数是不受选择哪个表作为驱动表影响的。而考虑到扫描行数，在 M 和 N 大小确定的情况下，N 小一些，整个算式的结果会更小。</li>
</ol>
</blockquote>
<p>所以结论是，<strong>还是应该让小表当驱动表</strong>。</p>
<p>当然，你会发现，在 N+λ<em>N</em>M 这个式子里，λ才是影响扫描行数的关键因素，这个值越小越好，而决定了需要分几块的关键参数就在于 join buffer 的大小，join buffer 越大，一次性放入的数据就越多，需要分的块 K ——也就是 λ*N ——就越小。</p>
<p>所以，如果连表查询速度很慢，可以试着吧 join_buffer_size 调大。</p>
<h3 id="2bnl算法存在的问题">2.BNL算法存在的问题</h3>
<p>由于 InnoDB 对 Bufffer Pool 的 LRU 算法做了优化，即：第一次从磁盘读入内存的数据页，会先放在 old 区域。如果 1 秒之后这个数据页不再被访问了，就不会被移动到 LRU 链表头部，这样对 Buffer Pool 的命中率影响就不大。</p>
<p>但是，如果一个使用 BNL 算法的 join 语句，多次扫描一个冷表，而且这个语句执行时间超过 1 秒，就会在再次扫描冷表的时候，把冷表的数据页移到 LRU 链表头部。</p>
<p>这种情况对应的，是冷表的数据量小于整个 Buffer Pool 的 3/8，能够完全放入 old 区域的情况。</p>
<p>如果这个冷表很大，就会出现另外一种情况：<strong>业务正常访问的数据页，没有机会进入 young 区域</strong>。</p>
<p>由于优化机制的存在，一个正常访问的数据页，要进入 young 区域，需要隔 1 秒后再次被访问到。但是，由于我们的 join 语句在循环读磁盘和淘汰内存页，进入 old 区域的数据页，很可能在 1 秒之内就被淘汰了。这样，就会导致这个 MySQL 实例的 Buffer Pool 在这段时间内，young 区域的数据页没有被合理地淘汰。</p>
<p>也就是说，这两种情况都会影响 Buffer Pool 的正常运作。</p>
<p><strong>大表 join 操作虽然对 IO 有影响，但是在语句执行结束后，对 IO 的影响也就结束了。但是，对 Buffer Pool 的影响就是持续性的，需要依靠后续的查询请求慢慢恢复内存命中率。</strong></p>
<p>为了减少这种影响，你可以考虑增大 join_buffer_size 的值，减少对被驱动表的扫描次数。</p>
<p>也就是说，BNL 算法对系统的影响主要包括三个方面：</p>
<ol type="1">
<li>可能会多次扫描被驱动表，占用磁盘 IO 资源；</li>
<li>判断 join 条件需要执行 M*N 次对比（M、N 分别是两张表的行数），如果是大表就会占用非常多的 CPU 资源；</li>
<li>可能会导致 Buffer Pool 的热数据被淘汰，影响内存命中率。</li>
</ol>
<h3 id="3bnl算法的优化">3.BNL算法的优化</h3>
<p>假如我们要执行这样一条sql：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> t1 <span class="keyword">join</span> t2 <span class="keyword">on</span> (t1.b=t2.b) <span class="keyword">where</span> t2.b&gt;=<span class="number">1</span> <span class="keyword">and</span> t2.b&lt;=<span class="number">2000</span>;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>其中，表 t1 有1000条数据，表 t2 中有100万条数据，但是经过 where 条件过滤后，需要参与 join 的只有 2000 行数据。</p>
<p>在 BNL 算法的逻辑下：</p>
<ol type="1">
<li>把 t1 存入 join_buffer</li>
<li>扫描 t2，每一条都去跟 t1 的数据对比，先判断 t1.b=t2.b ，再判断 t2.b&gt;=1和 t2.b&lt;=2000</li>
<li>返回满足条件的结果集</li>
</ol>
<p>按这个做法，每一条数据都必须要跟 join_buffer 里的每一条数据进行比对，也就是 1000*100 万 =10 亿次，显然很不明智。</p>
<p><strong>加索引</strong></p>
<p>要优化这个情况，<strong>最直接的方法仍然是查询条件加上索引，将默认的 BNL 算法转为 NLJ 算法</strong>。</p>
<p><strong>临时表</strong></p>
<p>当然，并不是所有情况下都时候给字段加上索引的，为此我们可以将整个查询过程分开来，<strong>使用临时表的策略</strong>：先将一部分数据筛选出来，出入临时表，然后在临时表上建立索引，最后再用临时表代替 t2 去跟 t1 联查。也就是这样的形式：</p>
<ol type="1">
<li>创建一张临时表，为关联字段加上索引</li>
<li>先从 t2 查出数据，然后插入临时表</li>
<li>让临时表代替 t2 去跟 t1 联查。</li>
</ol>
<p>对应的 sql 就像这样：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">create</span> <span class="keyword">temporary</span> <span class="keyword">table</span> temp_t(<span class="keyword">id</span> <span class="built_in">int</span> primary <span class="keyword">key</span>, a <span class="built_in">int</span>, b <span class="built_in">int</span>, <span class="keyword">index</span>(b))<span class="keyword">engine</span>=<span class="keyword">innodb</span>;</span><br><span class="line"><span class="keyword">insert</span> <span class="keyword">into</span> temp_t <span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> t2 <span class="keyword">where</span> b&gt;=<span class="number">1</span> <span class="keyword">and</span> b&lt;=<span class="number">2000</span>;</span><br><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> t1 <span class="keyword">join</span> temp_t <span class="keyword">on</span> (t1.b=temp_t.b);</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p><strong>Hash join</strong></p>
<p>当然，仔细想想，临时表中虽然数据少了很多，但是仍然摆脱不了对数据集的遍历，为此，最好的做法就是使用 hash join，1000*2000次查找换成1000次哈希查找。由于 mysql 并不支持 hash join，所以我们需要自己使用业务代码来实现：</p>
<ol type="1">
<li>先查出 t2 的数据，存入 HashMap 这样的结构</li>
<li>查出 t1 的数据，根据需要从数据结构中去获取值</li>
</ol>
<h2 id="四-总结">四、总结</h2>
<p>在默认情况下，最好做到以下两点：</p>
<ol type="1">
<li>尽量为被驱动表的连接条件加上索引；</li>
<li>使用小表作为驱动表（即查询行数少的，查询字段少的表）。</li>
</ol>
<p>在以上情况下，可以继续扩展的做法：</p>
<ol type="1">
<li>已经为关联字段建索引的情况：开启 MRR 支持，将 NJL 算法优化为 BKA 算法</li>
<li>还没有为关联字段建索引的情况：
<ul>
<li>加索引，将 BNL 算法优化为 NJL 算法；</li>
<li>使用临时表；</li>
<li>在业务代码中实现 hash join。</li>
</ul></li>
</ol>
<p>其中，对应没有给关键字建索引的情况，要注意根据情况调整 join_buffer_size 以减少对表的减少扫描次数：</p>
<ol type="1">
<li>一方面，可以提高查找效率；</li>
<li>另一方面，减少对了 Buffer Pool 的影响，尽可能避免影响内存命中率。</li>
</ol>

      
    </div>
    
    
    

    

    

    

    <footer class="post-footer">
      
        <div class="post-tags">
          
            <a href="/tags/mysql/" rel="tag"># mysql</a>
          
        </div>
      

      
      
      

      
        <div class="post-nav">
          <div class="post-nav-next post-nav-item">
            
              <a href="/2020/11/12/mysql/%E3%80%8AMySQL45%E8%AE%B2%E3%80%8B%E8%AF%BB%E4%B9%A6%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%88%E5%8D%81%EF%BC%89%EF%BC%9Acount/" rel="next" title="《MySQL45讲》读书笔记(十)：count">
                <i class="fa fa-chevron-left"></i> 《MySQL45讲》读书笔记(十)：count
              </a>
            
          </div>

          <span class="post-nav-divider"></span>

          <div class="post-nav-prev post-nav-item">
            
              <a href="/2020/11/15/mysql/%E3%80%8AMySQL45%E8%AE%B2%E3%80%8B%E8%AF%BB%E4%B9%A6%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%88%E5%8D%81%E4%BA%8C%EF%BC%89%EF%BC%9Aorder%20by/" rel="prev" title="《MySQL45讲》读书笔记(十二)：order by">
                《MySQL45讲》读书笔记(十二)：order by <i class="fa fa-chevron-right"></i>
              </a>
            
          </div>
        </div>
      

      
      
    </footer>
  </div>
  
  
  
  </article>



    <div class="post-spread">
      
    </div>
  </div>


          </div>
          


          

  



        </div>
        
          
  
  <div class="sidebar-toggle">
    <div class="sidebar-toggle-line-wrap">
      <span class="sidebar-toggle-line sidebar-toggle-line-first"></span>
      <span class="sidebar-toggle-line sidebar-toggle-line-middle"></span>
      <span class="sidebar-toggle-line sidebar-toggle-line-last"></span>
    </div>
  </div>

  <aside id="sidebar" class="sidebar">
    
    <div class="sidebar-inner">

      

      
        <ul class="sidebar-nav motion-element">
          <li class="sidebar-nav-toc sidebar-nav-active" data-target="post-toc-wrap">
            文章目录
          </li>
          <li class="sidebar-nav-overview" data-target="site-overview-wrap">
            站点概览
          </li>
        </ul>
      

      <section class="site-overview-wrap sidebar-panel">
        <div class="site-overview">
          <div class="site-author motion-element" itemprop="author" itemscope itemtype="http://schema.org/Person">
            
              <img class="site-author-image" itemprop="image"
                src="/images/Createsequence.jpg"
                alt="" />
            
              <p class="site-author-name" itemprop="name"></p>
              <p class="site-description motion-element" itemprop="description"></p>
          </div>

          <nav class="site-state motion-element">

            
              <div class="site-state-item site-state-posts">
              
                <a href="/archives/%7C%7Carchive">
              
                  <span class="site-state-item-count">89</span>
                  <span class="site-state-item-name">日志</span>
                </a>
              </div>
            

            
              
              
              <div class="site-state-item site-state-categories">
                <a href="/categories/index.html">
                  <span class="site-state-item-count">15</span>
                  <span class="site-state-item-name">分类</span>
                </a>
              </div>
            

            
              
              
              <div class="site-state-item site-state-tags">
                <a href="/tags/index.html">
                  <span class="site-state-item-count">21</span>
                  <span class="site-state-item-name">标签</span>
                </a>
              </div>
            

          </nav>

          
            <div class="feed-link motion-element">
              <a href="/atom.xml" rel="alternate">
                <i class="fa fa-rss"></i>
                RSS
              </a>
            </div>
          

          

          
          

          
          

          

        </div>
      </section>

      
      <!--noindex-->
        <section class="post-toc-wrap motion-element sidebar-panel sidebar-panel-active">
          <div class="post-toc">

            
              
            

            
              <div class="post-toc-content"><ol class="nav"><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E4%B8%80-join%E7%9A%84%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E6%B5%81%E7%A8%8B"><span class="nav-text">一、Join的查询流程</span></a></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E4%BA%8C-%E5%85%B3%E8%81%94%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E6%9C%89%E7%B4%A2%E5%BC%95"><span class="nav-text">二、关联条件有索引</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#1njl%E7%AE%97%E6%B3%95"><span class="nav-text">1.NJL算法</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#2mrr%E4%BC%98%E5%8C%96"><span class="nav-text">2.MRR优化</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#3bka%E7%AE%97%E6%B3%95"><span class="nav-text">3.BKA算法</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E4%B8%89-%E5%85%B3%E8%81%94%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E6%97%A0%E7%B4%A2%E5%BC%95"><span class="nav-text">三、关联条件无索引</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#1bnl%E7%AE%97%E6%B3%95"><span class="nav-text">1.BNL算法</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#2bnl%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AD%98%E5%9C%A8%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98"><span class="nav-text">2.BNL算法存在的问题</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#3bnl%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E4%BC%98%E5%8C%96"><span class="nav-text">3.BNL算法的优化</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E5%9B%9B-%E6%80%BB%E7%BB%93"><span class="nav-text">四、总结</span></a></li></ol></div>
            

          </div>
        </section>
      <!--/noindex-->
      

      

    </div>
  </aside>


        
      </div>
    </main>

    <footer id="footer" class="footer">
      <div class="footer-inner">
        <div class="copyright">&copy; <span itemprop="copyrightYear">2022</span>
  <span class="with-love">
    <i class="fa fa-user"></i>
  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">Createsequence</span>

  
</div>






  <div class="theme-info">主题 &mdash; <a class="theme-link" target="_blank" href="https://github.com/iissnan/hexo-theme-next">NexT.Gemini</a> v5.1.4</div>




        







        
      </div>
    </footer>

    
      <div class="back-to-top">
        <i class="fa fa-arrow-up"></i>
        
          <span id="scrollpercent"><span>0</span>%</span>
        
      </div>
    

    

  </div>

  

<script type="text/javascript">
  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
    window.Promise = null;
  }
</script>









  












  
  
    <script type="text/javascript" src="/lib/jquery/index.js?v=2.1.3"></script>
  

  
  
    <script type="text/javascript" src="/lib/fastclick/lib/fastclick.min.js?v=1.0.6"></script>
  

  
  
    <script type="text/javascript" src="/lib/jquery_lazyload/jquery.lazyload.js?v=1.9.7"></script>
  

  
  
    <script type="text/javascript" src="/lib/velocity/velocity.min.js?v=1.2.1"></script>
  

  
  
    <script type="text/javascript" src="/lib/velocity/velocity.ui.min.js?v=1.2.1"></script>
  

  
  
    <script type="text/javascript" src="/lib/fancybox/source/jquery.fancybox.pack.js?v=2.1.5"></script>
  


  


  <script type="text/javascript" src="/js/src/utils.js?v=5.1.4"></script>

  <script type="text/javascript" src="/js/src/motion.js?v=5.1.4"></script>



  
  


  <script type="text/javascript" src="/js/src/affix.js?v=5.1.4"></script>

  <script type="text/javascript" src="/js/src/schemes/pisces.js?v=5.1.4"></script>



  
  <script type="text/javascript" src="/js/src/scrollspy.js?v=5.1.4"></script>
<script type="text/javascript" src="/js/src/post-details.js?v=5.1.4"></script>



  


  <script type="text/javascript" src="/js/src/bootstrap.js?v=5.1.4"></script>



  


  




	





  





  












  

  <script type="text/javascript">
    // Popup Window;
    var isfetched = false;
    var isXml = true;
    // Search DB path;
    var search_path = "search.xml";
    if (search_path.length === 0) {
      search_path = "search.xml";
    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
      isXml = false;
    }
    var path = "/" + search_path;
    // monitor main search box;

    var onPopupClose = function (e) {
      $('.popup').hide();
      $('#local-search-input').val('');
      $('.search-result-list').remove();
      $('#no-result').remove();
      $(".local-search-pop-overlay").remove();
      $('body').css('overflow', '');
    }

    function proceedsearch() {
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
      $('.popup').toggle();
      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
      $localSearchInput.focus();
    }

    // search function;
    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
      'use strict';

      // start loading animation
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
          '<div id="search-loading-icon">' +
          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
          '</div>' +
          '</div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');

      $.ajax({
        url: path,
        dataType: isXml ? "xml" : "json",
        async: true,
        success: function(res) {
          // get the contents from search data
          isfetched = true;
          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
            return {
              title: $("title", this).text(),
              content: $("content",this).text(),
              url: $("url" , this).text()
            };
          }).get() : res;
          var input = document.getElementById(search_id);
          var resultContent = document.getElementById(content_id);
          var inputEventFunction = function() {
            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
            if (keywords.length > 1) {
              keywords.push(searchText);
            }
            var resultItems = [];
            if (searchText.length > 0) {
              // perform local searching
              datas.forEach(function(data) {
                var isMatch = false;
                var hitCount = 0;
                var searchTextCount = 0;
                var title = data.title.trim();
                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
                var indexOfTitle = [];
                var indexOfContent = [];
                // only match articles with not empty titles
                if(title != '') {
                  keywords.forEach(function(keyword) {
                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
                      var wordLen = word.length;
                      if (wordLen === 0) {
                        return [];
                      }
                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
                      if (!caseSensitive) {
                        text = text.toLowerCase();
                        word = word.toLowerCase();
                      }
                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
                        index.push({position: position, word: word});
                        startPosition = position + wordLen;
                      }
                      return index;
                    }

                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
                  });
                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
                    isMatch = true;
                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
                  }
                }

                // show search results

                if (isMatch) {
                  // sort index by position of keyword

                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
                        return itemRight.position - itemLeft.position;
                      } else {
                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
                      }
                    });
                  });

                  // merge hits into slices

                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
                    var item = index[index.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    var hits = [];
                    var searchTextCountInSlice = 0;
                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
                      if (word === searchText) {
                        searchTextCountInSlice++;
                      }
                      hits.push({position: position, length: word.length});
                      var wordEnd = position + word.length;

                      // move to next position of hit

                      index.pop();
                      while (index.length != 0) {
                        item = index[index.length - 1];
                        position = item.position;
                        word = item.word;
                        if (wordEnd > position) {
                          index.pop();
                        } else {
                          break;
                        }
                      }
                    }
                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
                    return {
                      hits: hits,
                      start: start,
                      end: end,
                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
                    };
                  }

                  var slicesOfTitle = [];
                  if (indexOfTitle.length != 0) {
                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
                  }

                  var slicesOfContent = [];
                  while (indexOfContent.length != 0) {
                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    // cut out 100 characters
                    var start = position - 20;
                    var end = position + 80;
                    if(start < 0){
                      start = 0;
                    }
                    if (end < position + word.length) {
                      end = position + word.length;
                    }
                    if(end > content.length){
                      end = content.length;
                    }
                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
                  }

                  // sort slices in content by search text's count and hits' count

                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
                    } else {
                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
                    }
                  });

                  // select top N slices in content

                  var upperBound = parseInt('1');
                  if (upperBound >= 0) {
                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
                  }

                  // highlight title and content

                  function highlightKeyword(text, slice) {
                    var result = '';
                    var prevEnd = slice.start;
                    slice.hits.forEach(function (hit) {
                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
                      var end = hit.position + hit.length;
                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
                      prevEnd = end;
                    });
                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
                    return result;
                  }

                  var resultItem = '';

                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
                  } else {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
                  }

                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
                      "...</p>" + "</a>";
                  });

                  resultItem += "</li>";
                  resultItems.push({
                    item: resultItem,
                    searchTextCount: searchTextCount,
                    hitCount: hitCount,
                    id: resultItems.length
                  });
                }
              })
            };
            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
            } else if (resultItems.length === 0) {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
            } else {
              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
                } else {
                  return resultRight.id - resultLeft.id;
                }
              });
              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
              resultItems.forEach(function (result) {
                searchResultList += result.item;
              })
              searchResultList += "</ul>";
              resultContent.innerHTML = searchResultList;
            }
          }

          if ('auto' === 'auto') {
            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
          } else {
            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
            input.addEventListener('keypress', function (event) {
              if (event.keyCode === 13) {
                inputEventFunction();
              }
            });
          }

          // remove loading animation
          $(".local-search-pop-overlay").remove();
          $('body').css('overflow', '');

          proceedsearch();
        }
      });
    }

    // handle and trigger popup window;
    $('.popup-trigger').click(function(e) {
      e.stopPropagation();
      if (isfetched === false) {
        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
      } else {
        proceedsearch();
      };
    });

    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
    $('.popup').click(function(e){
      e.stopPropagation();
    });
    $(document).on('keyup', function (event) {
      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
        $('.search-popup').is(':visible');
      if (shouldDismissSearchPopup) {
        onPopupClose();
      }
    });
  </script>





  

  

  

  
  

  

  

  


  <!-- 引入目录截取js -->
  <script type="text/javascript" src="/js/src/custom/custom.js"></script>
</body>
</html>
